Name: Auf Kalman-Filter Basierende Studien zur Verbesserung des Luftraums de Subba rao s. P. V. S. N. Murti Sarma Nimushakavi(Ks Omniscriptum Publishing) (en Alemán)
Price: 207.33 PEN
Availability: InStock
Author: Nimushakavi S. N. Murti Sarma,Kunduru Venkat Reddy,S. P. V. Subba Rao
ISBN: 9786207699773

portada Auf Kalman-Filter Basierende Studien zur Verbesserung des Luftraums de Subba rao s. P. V. S. N. Murti Sarma Nimushakavi(Ks Omniscriptum Publishing) (en Alemán)

Auf Kalman-Filter Basierende Studien zur Verbesserung des Luftraums de Subba rao s. P. V. S. N. Murti Sarma Nimushakavi(Ks Omniscriptum Publishing) (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Ks Omniscriptum Publishing

Autor

Nimushakavi S. N. Murti Sarma,Kunduru Venkat Reddy,S. P. V. Subba Rao

Idioma

Alemán

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9786207699773

Auf Kalman-Filter Basierende Studien zur Verbesserung des Luftraums de Subba rao s. P. V. S. N. Murti Sarma Nimushakavi(Ks Omniscriptum Publishing) (en Alemán)

Nimushakavi S. N. Murti Sarma,Kunduru Venkat Reddy,S. P. V. Subba Rao (Autor) · Ks Omniscriptum Publishing · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Auf Kalman-Filter Basierende Studien zur Verbesserung des Luftraums de Subba rao s. P. V. S. N. Murti Sarma Nimushakavi(Ks Omniscriptum Publishing) (en Alemán)"

System (GPS), Secondary Surveillance Radar (SSR) und ein Kommunikationsnavigations- und Überwachungssystem, nämlich Very High Frequency Omni Range (VOR), entwickelt und realisiert, das sowohl dem Fluglotsen (ATCO) als auch dem Piloten eine bessere Positionsgenauigkeit bieten kann. Der Prozess der Positionsbestimmung an Bord, der als Navigation bezeichnet wird, kann durch VOR und GPS erfolgen, während der Prozess der Positionsbestimmung des Flugzeugs am Boden durch den Fluglotsen als Überwachung bezeichnet wird, die durch Radar erfolgt. Dieses System kann sowohl für die Navigation als auch für die Überwachung verwendet werden, da es die von GPS, Radar (SSR) und VOR empfangenen Daten integriert. Das System kann sowohl zur Ergänzung bodengestützter Daten als auch satellitengestützter Daten eingesetzt werden. Der Versuch in dieser Arbeit wird als neuartig bezeichnet, da die gesamte Liste der Zustandsvariablen für das Flugzeug nicht von einem einzigen Sensor mit dem normalerweise gewünschten Ma an Genauigkeit und Zuverlässigkeit geliefert werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, wird ein mehrdimensionaler Kalman-Filter-Algorithmus auf einem Broadcom BCM2836R-Prozessor in einer Linux-Umgebung unter Verwendung von Mathematica10 angewendet.